Machine Learning Applied to SRV Modeling, Fracture Characterization, Well Interference and Production Forecasting in Low Permeability Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to develop predictive models to optimize the (1) characterization of the stimulated reservoir volume (SRV), (2) discretization of the fracture network, and (3) hydraulic fracturing modeling, by combining machine learning (ML) algorithms and reservoir engineering in low permeability reservoirs. An unsupervised learning algorithm is implemented to characterize the fracture network developed by micro-seismic observations during hydraulic fracturing. A Self Organizing Map (SOM) and Multi-Attribute Analysis are performed on the available seismic data to map the extension of the hydraulic fracturing stages and the fracture network complexity in a low permeability reservoir. To correlate the mapped fracture network and discretized SRV, a 3D Finite Element Model (FEM) is developed to estimate fracture behavior, stress response, and hydraulic fracture propagation, on the predicted and forecasted multi-attribute map of the reservoir. A 3D hydraulic fracture propagation model (HFPM) is introduced, to delimit the fracture geometry and remove data outliers in the SOM algorithm. Unsupervised algorithms rely on data quality. The efficiency of hydraulic fracturing modeling is improved with a machine learning approach by refining the certainty and quality of the data. An Artificial Neural Network (ANN) model helps to select the most significant parameters related to fracture modeling and simulation in the field. This approach allows us to recreate and forecast complex fracture networks in low permeability reservoirs, based on the learned geostatistical maps and hydraulic fracturing parameters, particularly where the microseismicity is limited or unavailable. To validate the implementation of the 3D-HFPM in the field, an earthquake model is compared with statistically significant microseismic events obtained by the unsupervised iso-cluster algorithm. The relationship showed a good agreement, which suggests the HFPM agrees with seismic observations in the field. The machine learning application to fracture network modeling provides the capability to identify susceptible areas to well interference and possible frac hits with higher certainty. This is so because the approach improves the selection of seismic data and hydraulic fracturing parameters, employed to develop the complex fracture network in numerical commercial reservoir simulators. This helps to determinate the reservoir interconnectivity and flow patterns in the fracture network. This approach presents a robust manner for characterizing the SRV using a relative fast methodology, based on the combination of geostatistical and unsupervised learning modeling. The seismicity and hydraulic fracturing are connected using a multi-attribute and multi-disciplinary interpretation. It is a powerful tool for characterizing problematic fracture networks in unconventional reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».